基于信号功率谱和GRNN神经网络的联合调制识别算法

基于信号功率谱和GRNN神经网络的联合调制识别算法

在无线通信领域，调制识别是一项重要的任务，用于确定接收到的信号所采用的调制方式。本文介绍了一种基于信号功率谱和GRNN（Generalized Regression Neural Network）神经网络的联合调制识别算法。该算法结合了信号的频域特征和神经网络的模式识别能力，能够准确地识别各种调制方式。

算法步骤如下：

1. 数据准备：收集一组已知调制方式的信号样本作为训练数据集。每个样本包括已知的调制方式和对应的信号样本。

2. 特征提取：对每个信号样本进行信号处理，计算其功率谱。功率谱是信号在频域上的能量分布情况。可以使用傅里叶变换等技术将信号从时域转换到频域，并计算功率谱。

3. 数据标签化：将训练数据集中的调制方式标签转换为适合神经网络训练的形式，例如使用独热编码。

4. 神经网络训练：使用标签化的训练数据集来训练GRNN神经网络。GRNN是一种基于径向基函数的前馈神经网络，具有良好的模式识别能力。

5. 调制识别：对于未知调制方式的信号样本，首先进行功率谱计算，然后将功率谱输入训练好的GRNN神经网络进行识别。神经网络将输出一个概率向量，表示输入信号属于各种调制方式的概率。

下面给出基于Matlab的示例代码实现：